Bir yapay zeka mühendisi 17 saatte 1460 farklı çözüm deneyerek veri merkezi elektrik faturalarında yılda 227 bin dolar tasarruf sağlayabilecek bir yöntem buldu.

动察 Beating AI hızlı haber: YC tarafından kuluçkaya alınan girişim Standard Physics, AI mühendisi Archimedes'i tanıttı. Kendi başına mühendislik planları tasarlayabiliyor, fizik simülasyonları çalıştırabiliyor ve sonuçlara göre sürekli revize ederek daha iyi sonuç veren tasarımlar arıyor.

ABD'deki bir veri merkezinde soğutma ekipmanları tam kapasite çalışmasına rağmen en sıcak sunucu kabini hâlâ 35,6°C'ye ulaşıyor. AI, simülasyon yoluyla soğuk havanın bir kısmının doğru konuma ulaşmadığını ve sunucuların dışarı verdiği sıcak havanın tekrar kabinlere geri aktığını tespit etti.

AI önce hava besleme ağızlarını ayarlamayı, sıcak havayı izole etmeyi ve ardından soğutma ekipmanlarının çalışma şeklini optimize etmeyi denedi. İlk turda bulunan enerji tasarrufu planı etkili görünüyordu ancak eski ekipmanların gerçek kapasitesini göz ardı ediyordu. Gözden geçirme sonucunda uygulanamayacağı anlaşılınca AI, ekipman kısıtlamalarını ekleyerek yeniden çözüm aradı.

Tüm süreç 17 saat sürdü ve toplam 1460 tasarım denendi. Sonunda iki tür iyileştirme planı seçildi. Şirketin simülasyon hesaplamalarına göre kapsamlı iyileştirme, veri merkezinin toplam elektrik tüketimini %10,9 azaltabilir, en sıcak kabini 29,2°C'ye düşürebilir ve yılda yaklaşık 227 bin dolar elektrik faturası tasarrufu sağlayabilir. Diğer düşük maliyetli plan ise kapsamlı iyileştirme maliyetinin dörtte birinden azıyla kapsamlı iyileştirmenin enerji tasarrufu etkisinin %79'unu elde edebiliyor.

AI ayrıca 30 saat içinde iki boyutlu simülasyonla 1333 türbin kanadı tasarımını test etti. Nihai çözüm, hava akışı yönlendirme gereksinimini değiştirmeden orijinal kanada kıyasla enerji kaybını %25,5 azaltarak Belçikalı araştırma ekibinin 2018'de yayımladığı bir optimizasyon tasarımını geride bıraktı.

Tüm sistem iki bölümün işbirliğiyle tamamlanıyor: Archimedes tasarım önermek, sonuçları karşılaştırmak ve bir sonraki adımda neyin değiştirileceğine karar vermekle sorumlu; Reynolds ise simülasyonları çalıştırmakla görevli. Mühendislerin doğal dilde tanımladığı problemi OpenFOAM simülasyon görevlerine dönüştürebiliyor, otomatik olarak modelleme yapıyor, hesaplama ağı oluşturuyor, hesaplamaları çalıştırıyor ve sonuçları analiz ediyor.

Standard Physics, fizik simülasyonlarını çalıştırmaktan sorumlu olan Reynolds'u açık kaynak olarak yayımladı; herkes ücretsiz kullanabilir ve kodu değiştirebilir. Otonom tasarım yapabilen, tekrar tekrar test eden ve en iyi çözümü arayan tam AI mühendisi Archimedes ise henüz açık kaynak değil; kullanmak için resmi kanallarla iletişime geçilmesi gerekiyor.